精銳教育焦典：未來新技術更新迭代，對少兒教育行業的影響

整理 | 鉛筆道記者 楊天意

這個7月，在創投市場少有波瀾的局面下，作業盒子、綠橙教育、壹點壹滴、趣口才等多個少兒教育項目先後宣布獲得融資。在資本寒冬中，理性的投資機構們不約而同地選擇了在少兒教育領域持續加碼。

數以億計的潛在用戶，萬億級的市場規模，上百個細分行業，近年來，少兒教育的各個賽道基本上都湧現出了估值超過數十億美元的獨角獸玩家。面對少兒教育這個龐大的市場，資本和創業者們都在尋找新的行業爆點。

7月31日，鉛筆道「少兒教育行業峰會」在北京召開，峰會現場聚集了百餘位國內一線投資機構和創業公司代表。其中，近十位嘉賓發表主題演講、參與圓桌討論，分享他們對當前少兒教育發展的思考與探索，共同討論少兒教育的未來趨勢。

精銳教育集團副總裁焦典曾經在國際知名戰略機構與世界五百強企業中任職，還曾擔任中國快時尚第一品牌戰略發展負責人，至今已經擁有12年教育行業的戰略規劃與實踐經歷。

在鉛筆道「少兒教育行業峰會」現場，焦典做了題為《未來新技術更新迭代，對少兒教育行業的影響》的演講。

焦典認為，科技應當以人為本，目前教學科技停留在「教」的角度，很少從「學」的角度去思考，這是行業內的缺失。

以下為焦典在鉛筆道「少兒教育行業峰會」上的發言，由鉛筆道整理如下：

教育的基本盤

素質教育迎來風口，本質上是因為什麼？

耐克、阿迪達斯，是大家當年的選擇，現在消費者熱衷買什麼？Under Armour, LuLulemon。同樣道理，素質教育賽道的風口，實質上是品牌與體驗的升級，企業用新的顛覆性打法淘汰街邊的小店。

大家從經濟周期的反饋來看，無論經濟周期好與壞，父母對子女的教育從來不肯鬆懈，甚至越是經濟周期低的時候越增加教育的投入。

科技對每個行業都在進行顛覆，對教育行業亦然。科技再加上資本的助力，就會撬動行業的變革。那麼科技對教育行業產生了什麼樣的衝擊和變革呢？整個市場上基本盤又是怎麼樣的？

一大利好的消息是K12的人口結束負增長，2018年的時候幼兒園、小學階段已經正增長，預計在2020年初高中階段人口結束負增長，邁向增加生源的市場。這對教育行業是重大的利好，包括二胎的政策、人口紅利的政策都在促進整個教育基本面的「擴大餅」。

可是，這個「餅」會在哪裡？一線、新一線，還是二三四五線？這與教育行業者自己的定位跟布局有很大的關係。高端，還是大眾？這僅是人口趨勢。這些人口產生在哪些位置？同教育行業自己的布點、開店策略、擴張策略有很大關係。

每一個創業者選擇自己的商業模式，特別是線上和線下相結合，特別是對線下實體店來說布點策略，每一步考量都非常的重要。哪個城市怎麼打？怎麼打透？打透之後怎麼擴張？這是大家需要知道的。這個思路之後建議大家三個動作，也是精銳走過的三個動作：

第一個步驟，叫優勢生存。什麼叫優勢生存？用你自己最優勢的項目在市場上找到自己的立足之處。學而思只做數學，優勢生存是把數學學科結合當時的奧賽做透、做強。

第二個步驟，學科均衡。數學好了以後，做英語，再做語文。對新東方來說，英語做好了，再做數學和語文。

第三個步驟，多元發展。大家已經看到了教育頭部的機構跳出了自己的賽道開始幹什麼？不斷在K12垂直領域去併購、去投資、去發展。

基本面以外，政策影響同樣不可忽視。政策影響是對我們行業最大的衝擊。2018年和2019年，中央連續出台了7份重量級文件，針對線下教育機構的「80號文」從課程設置、晚課時間到消防安全都做了規定，讓線下機構合規成本大幅提升；線上也出台了類似規定，如60個課時只能一次性賣，最晚21點鐘結課等。

國家的發展需要人才，教育是為國家儲備人才。在國際舞台上，中國作為個體比其他國家差的地方，就是我們國家所需要扶持的。這亦是為何兒童編程要進入到更小的階段，是因為AI是最後大國之間較量的最佳戰爭，這是一個武器庫，所以我們需要相應的人才。

教育與IT的相似性

2000年開始，教育走過了在線化、商業化、智能化、深度融合的整條道路曲線。

技術的整個心法是圍繞著數據四個階段。數據的產生、數據的傳輸、數據的存儲、數據的運用。這是整個IT行業的核心。

所有動作都是數據，數據產生後靠什麼傳輸？以前是3G、4G，馬上未來是5G。特別是在2013年、2014年4G商業化，網速提升，寬頻提速降費等一系列的動作技術輔助情況下、技術傳輸的模塊提升了，所以產生了很多的商業模式。而5G的傳輸速率會帶來低延時、高容量。

數據的存儲與IT行業EMC、Oracle有關係，關鍵在於數據的利用。AI並不神秘，其本質即是統計學，AI是在不斷地測算相關性。

演算法產生在70年代，當時算力低下，而現在算力跟演算法已經得到解決，大數據蓬勃發展。人工智慧相關性的計算已經不複雜了，移動設備同時執行很多任務不再是問題。

數據的產生、傳輸、存儲跟運用，是IT行業背後的邏輯。對於教育行業的啟發是什麼？我們所講的教育包括學、練、測、評四大模塊的數據。運用好這四大塊數據就會產生多種多樣的商業模式。例如，「學」與數據的傳輸結合就產生直播。

目前來看，自適應、深度學習、5G通信、人工智慧會在一整塊模塊帶來革新。上文中提大數據、AI，再提AR/VR混合現實技術，是在教育行業中對「教」和「學」都有用的技術。例如，我們此刻坐在課桌戴上眼鏡，打開AR模塊可能看到巴黎的學生也在教室裡面，這將比直播技術更加有沉浸性，而沉浸式的體驗會提升學習的效果。

區塊鏈是解決徵信的問題，比如小時候想篡改作業，而現在作業可能是區塊鏈綁定無法修改了，不僅可解決徵信問題，還有其優越的會員體系。

腦科學同樣值得我們關注，大腦在思考過程中不斷在產生腦電波，儀器設備可把腦電波收入，得到一個結果，你的腦電波最終是10和01的代碼，能不能一個設備反向跟10和01？

比如，以後考駕照不會開車，但是晚上睡覺做了反向編譯，學了科目一跟科目二，你的大腦已經睡了，第二天要考的是科目三。考試內容就是試駕，前面的知識已經掌握，包括防禦性的駕駛技術在大腦里模擬了很多遍，大腦實際上已掌握了科目三的技能。這是腦科學未來到三十年左右時間將突破的反向編譯技術，於我們未來的學習將會是另一種突破。

技術如何顛覆教育

現在人們一直討論技術怎麼顛覆教育，但是學生應該如何學習呢？通過眼睛等感官做到聽說讀寫做，這是人類與外界的溝通，並且把外界信息記錄到大腦裡面的唯一輸入、輸出方式。人腦的輸入跟輸出是聽說讀寫，別無他法，給他看直播和錄播、人工對面教學也是如此，信息交互中只有用這幾個辦法，這是人腦輸入的限制。所以，腦科學是未來大有可觀的。

第一個，人工智慧 教育，通過數據分析，包括面部捕捉、感測器識別來生成學習力曲線的報告。

第二個，區塊鏈 教育，主要是利用徵信積分體系和整個的學習全鏈路追蹤。

第三個，AR/VR 教育，混合現實無論是對素質教育和學科教育都有極大的突破。

第四個，遊戲化 教育，遊戲化可以跟AR/VR結合在一起，兩者是娛樂化的教育過程。這兩個商業模式一加會有新的想法。

剛才說到大數據驅動機器學習理論AI，但在60年代，人類在演算法跟理論上走過彎路。人工智慧提出的年代，是上世紀40年代到60年代，但那時候的人工智慧著作全是由神經學家去做的。神經學家想讓機器去模擬人腦的思維方式，這樣是不可行的，因為無論從人腦的神經結構和腦電波傳輸的整套結構都是完全不一樣的。所以你讓機器去模擬人腦，實際上是在降低機器的效率。

70年代末到80年代重要的事情，就是把人工智慧恢復到機器學習，也就是真正的變成統計學原理，運用機器去學習機器的語言。這是一項重大的突破，此後學界就一直等著計算機算力的突破。從這點大家可以看出，人工智慧的分水嶺真正的讓機器回歸到機器的本身，來做統計學。

MR是AR VR是MR混合現實，無論是內容的製作和學習環境的設計，都主要是給孩子創造沉浸式的體驗。在幼小階段，最重要的是怎麼提升孩子的有效專註力。從人誕生開始，每增加一歲，有效專註力增加3—5分鐘，到3歲的時候有效專註時間是10—15分鐘，這和課程的設計是息息相關。

幼小階段的有效專註力特別難把握，遊戲、大的屏幕、聲光電都會吸引孩子的注意力，所以通過用混合現實方式創造讓他沉浸下來的空間和環境。是MR技術適合孩子教育深度發展的原因。

從硬體、大數據到邊緣計算到腦科學，圍繞著IT的三個模塊：

（1）數據的產生：教學過程會有數據的產生，怎麼樣去規劃好數據的產生。

（2）數據的傳輸：數據的傳輸是教學模式。

（3）數據的存儲和應用：即通過挖掘大數據挖掘的交叉學科分析，這是跨學科的便利性。

從「學」的角度上來說，在整個體系內的環境科技升級叫「環境科學」，即通過對自然元素的應用，激勵元素跟個性化元素，包括校區的溫度、濕度、光線等，幫助人們達到最好的狀態、創造真正能帶給我們學習者最合適的環境。

所以，科技並非硬生生的存在，而是你走入到屋子裡的時候，讓你感受不到科技的存在。你走進來的時候它就已經自動判斷你的需求。比如說嗓子不舒服，房間的濕度會自動調高；沒有戴防藍光的眼鏡，而光線光亮，房間內會自動調節。整體的聲光電和環境都會根據人的個體，包括最合適的學習曲線做定製，這才是真正的科技對教育的顛覆。最終科技還是應當以人為本！

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